Mähroboter ohne Begrenzungskabel: Wie funktionieren die verschiedenen Navigationssysteme?

Vom Begrenzungskabel zur virtuellen Rasenfläche

Lange Zeit gehörte das Begrenzungskabel zur Grundausstattung eines Mähroboters. Es wurde entlang der Rasenfläche verlegt und erzeugte ein elektromagnetisches Signal, anhand dessen das Gerät die Grenzen seines Arbeitsbereichs erkennen konnte. Die Installation war aufwendig, und Veränderungen an der Gartengestaltung machten häufig eine Anpassung des Kabelverlaufs erforderlich.

Bei modernen kabellosen Systemen werden die Grenzen der Mähfläche digital festgelegt. Der Mähroboter orientiert sich anhand verschiedener Sensoren und einer zuvor erstellten Karte. Sperrzonen, einzelne Mähbereiche und Verbindungswege lassen sich bei vielen Systemen über eine App definieren und später verändern.

Allerdings bedeutet der Verzicht auf das Begrenzungskabel nicht, dass die Installation grundsätzlich einfacher geworden ist. Je nach Navigationsverfahren müssen Referenzstationen eingerichtet, Karten erstellt oder bestimmte Voraussetzungen für den Empfang von Satellitensignalen erfüllt werden.

RTK-GNSS: Zentimetergenaue Navigation über Satelliten

Eine der verbreiteten Technologien ist RTK-GNSS. Die Abkürzung RTK steht für Real Time Kinematic, ein Verfahren zur präzisen satellitengestützten Positionsbestimmung. Während gewöhnliche Satellitennavigation unter günstigen Bedingungen eine Genauigkeit im Meterbereich erreicht, kann RTK mithilfe zusätzlicher Korrekturdaten eine Positionierung im Zentimeterbereich ermöglichen.

Dazu empfängt der Mähroboter Signale mehrerer Navigationssatelliten. Eine Referenzstation oder ein Korrekturdatendienst liefert zusätzliche Informationen, mit denen sich bestimmte Messfehler reduzieren lassen. Das Gerät kann dadurch seine Position innerhalb der digital festgelegten Mähfläche sehr genau bestimmen.

Besonders gut funktioniert dieses Verfahren auf offenen Grundstücken mit möglichst freier Sicht zum Himmel. Schwierigkeiten können dagegen unter dicht belaubten Bäumen, in unmittelbarer Nähe hoher Gebäude oder zwischen eng stehenden Hecken entstehen. Dort werden Satellitensignale abgeschattet oder reflektiert, was die Genauigkeit der Positionsbestimmung beeinträchtigen kann.

Ein weiterer Vorteil der präzisen Positionsbestimmung ist die Möglichkeit, Rasenflächen in systematischen Bahnen zu mähen. Dadurch lassen sich unnötige Fahrwege reduzieren. Voraussetzung ist allerdings, dass das Gerät seine Position während des Betriebs zuverlässig bestimmen kann.

Kameranavigation: Der Mähroboter lernt sehen

Ein anderer Ansatz nutzt Kameras, um die Umgebung des Mähroboters zu erfassen. Mithilfe von Bildverarbeitungsverfahren können Rasenflächen, Wege, Beete und verschiedene Hindernisse erkannt werden. Bei manchen Systemen dienen die Kameras vor allem der Hinderniserkennung, während andere sie auch zur eigentlichen Navigation einsetzen.

Besonders interessant ist die visuelle Positionsbestimmung. Dabei analysiert das Gerät charakteristische Merkmale seiner Umgebung und verfolgt deren Veränderungen während der Fahrt. In Verbindung mit weiteren Sensoren lässt sich daraus die eigene Bewegung und Position ableiten. Solche Verfahren werden häufig unter dem Begriff visuelle Odometrie oder visuelles SLAM zusammengefasst.

Die Kameranavigation ist jedoch von den Sichtverhältnissen abhängig. Starke Schatten, Gegenlicht, verschmutzte Linsen oder sehr gleichmässige Flächen können die Bildauswertung erschweren. Auch die Unterscheidung zwischen Rasen und angrenzenden Pflanzflächen ist nicht immer eindeutig, beispielsweise wenn Bodendecker unmittelbar an die Rasenfläche anschliessen.

Die Leistungsfähigkeit hängt deshalb nicht allein von der Kameraauflösung ab. Mindestens ebenso wichtig sind die Bildverarbeitung, die verwendeten Algorithmen und das Zusammenspiel mit weiteren Sensoren.

LiDAR: Orientierung durch Lasermessung

LiDAR steht für Light Detection and Ranging. Bei diesem Verfahren sendet ein Sensor Laserlicht aus und misst anhand der reflektierten Signale die Entfernung zu Objekten in seiner Umgebung. Aus zahlreichen Messpunkten entsteht ein räumliches Abbild, das für die Navigation verwendet werden kann. Im Unterschied zur satellitengestützten Positionsbestimmung benötigt LiDAR keine freie Sicht zum Himmel. Bäume, Mauern, Gebäude und andere feste Strukturen können sogar bei der Orientierung helfen, weil sie charakteristische Bezugspunkte liefern.

Das Verfahren bietet deshalb Vorteile in Gärten mit vielen räumlichen Strukturen. Auch wechselnde Lichtverhältnisse beeinflussen die Messung in der Regel weniger stark als bei rein kamerabasierten Verfahren. Allerdings ist LiDAR ebenfalls nicht frei von Einschränkungen.

Sehr niedrige Hindernisse, dünne Gegenstände oder bestimmte Oberflächen können je nach Sensor und Einbauhöhe schwierig zu erfassen sein. Ausserdem verändern sich Gärten im Laufe der Jahreszeiten. Wachsende Pflanzen, bewegte Äste oder umgestellte Gartenmöbel können die räumliche Umgebung verändern und die Zuordnung von Messdaten erschweren.

Hybridsysteme kombinieren mehrere Verfahren

Keine der beschriebenen Technologien ist unter sämtlichen Bedingungen gleichermassen zuverlässig. Deshalb werden zunehmend unterschiedliche Verfahren miteinander kombiniert. Satellitennavigation kann beispielsweise die globale Position liefern, während Kameras und Lasersensoren die unmittelbare Umgebung erfassen.

Fällt die satellitengestützte Positionierung vorübergehend aus, können andere Sensoren unter geeigneten Bedingungen die Navigation unterstützen. Dazu gehören neben Kameras und LiDAR auch Bewegungssensoren, Raddrehzahlsensoren und weitere Verfahren zur Schätzung der zurückgelegten Strecke.

Allerdings lassen sich solche Messungen nicht unbegrenzt ohne externe Orientierung fortsetzen. Kleine Messfehler können sich mit zunehmender Fahrstrecke aufsummieren. Entscheidend ist deshalb, wie gut das Gesamtsystem die unterschiedlichen Sensordaten verarbeitet und seine Position regelmässig überprüft. Die Kombination mehrerer Technologien ist somit nicht automatisch eine Garantie für bessere Ergebnisse. Die Qualität der Sensorik und insbesondere der Software bestimmt, wie zuverlässig ein Mähroboter unter schwierigen Bedingungen arbeitet.

Navigation und Hinderniserkennung sind nicht dasselbe

Bei der Beurteilung moderner Mähroboter werden zwei unterschiedliche Aufgaben häufig miteinander vermischt. Die Navigation beantwortet die Frage, wo sich das Gerät befindet und welchen Weg es innerhalb der Mähfläche zurücklegen soll. Die Hinderniserkennung soll dagegen verhindern, dass es mit Gegenständen, Tieren oder Personen zusammenstösst.

Ein Mähroboter kann seine Position auf wenige Zentimeter genau kennen und trotzdem einen herumliegenden Gartenschlauch überfahren. Umgekehrt kann ein Gerät Hindernisse zuverlässig erkennen, ohne seine genaue Position innerhalb der Rasenfläche jederzeit bestimmen zu können.

Besonders anspruchsvoll sind kleine oder flache Gegenstände, die sich nur wenig von der Rasenoberfläche abheben. Dazu gehören Spielzeug, dünne Schläuche oder kleinere Tiere. Selbst moderne Erkennungssysteme können nicht garantieren, dass sämtliche Hindernisse rechtzeitig erkannt werden.

Aus diesem Grund sollte ein Mähroboter nicht während der Hauptaktivitätszeiten von Igeln und anderen kleinen Wildtieren betrieben werden. Technische Hinderniserkennung kann vorsorgliches Verhalten nicht ersetzen.

Schwierige Gartenbereiche bleiben eine Herausforderung

Ein weitläufiger, rechteckiger Rasen ohne grössere Hindernisse stellt vergleichsweise geringe Anforderungen an die Navigation. Wesentlich schwieriger sind schmale Durchgänge, verwinkelte Grundstücke oder Rasenflächen, die durch Wege und Beete voneinander getrennt sind.

Besonders anspruchsvoll können Bereiche unmittelbar neben Hausfassaden, unter grossen Baumkronen oder zwischen hohen Hecken sein. Hier hängt die Zuverlässigkeit stark vom gewählten Navigationsverfahren ab. Während Satellitensysteme mit eingeschränktem Empfang kämpfen können, benötigen kamerabasierte Verfahren ausreichend erkennbare Strukturen und geeignete Sichtverhältnisse.

Auch die Rasenkante verdient besondere Aufmerksamkeit. Eine klare Abgrenzung zwischen Rasen und Pflasterfläche ist für viele Systeme leichter zu erkennen als ein fliessender Übergang zwischen Rasen und einer niedrigen Staudenpflanzung. Selbst bei genauer Positionsbestimmung muss ausserdem berücksichtigt werden, wie weit das Mähwerk tatsächlich an den Rand heranreicht.

Die Qualität eines Navigationssystems zeigt sich deshalb nicht nur auf einer freien Rasenfläche, sondern vor allem dort, wo die Bedingungen schwierig werden.

Welche Navigation eignet sich für welchen Garten?

Für grosse, offene Rasenflächen kann eine satellitengestützte RTK-Navigation eine sehr gute Lösung sein. Die präzise Positionsbestimmung ermöglicht systematische Mähbahnen und eine effiziente Bearbeitung der Fläche. Voraussetzung ist ein ausreichend zuverlässiger Satellitenempfang.

Bei Grundstücken mit vielen Bäumen, Gebäuden und räumlichen Strukturen können LiDAR-basierte oder kombinierte Navigationssysteme Vorteile bieten. Kamerabasierte Verfahren sind ebenfalls interessant, insbesondere wenn sie mit weiteren Sensoren zusammenarbeiten und die örtlichen Bedingungen eine zuverlässige visuelle Orientierung erlauben.

Für kleine, stark verwinkelte Gärten lässt sich dagegen keine Technologie pauschal als überlegen bezeichnen. Hier spielen die Erkennung von Rasengrenzen, die Breite der Durchgänge, die Kartierung und die Fähigkeit zum sicheren Manövrieren eine besonders wichtige Rolle.

Entscheidend ist letztlich nicht die Anzahl der verbauten Sensoren, sondern wie zuverlässig das gesamte System unter den tatsächlichen Bedingungen des jeweiligen Gartens funktioniert.

Die beste Navigation hängt vom Garten ab

Der Verzicht auf das Begrenzungskabel ist ein bedeutender Fortschritt in der Entwicklung von Mährobotern. Virtuelle Grenzen lassen sich einfacher verändern, unterschiedliche Mähzonen flexibel verwalten und Rasenflächen bei geeigneter Navigation systematisch bearbeiten.

Dennoch hat jede Technologie ihre Grenzen. Satellitensysteme benötigen geeignete Empfangsbedingungen, Kameras sind von ihrer visuellen Umgebung abhängig und LiDAR-Systeme müssen mit unterschiedlichen räumlichen Strukturen zurechtkommen. Hybridsysteme können einige dieser Schwächen ausgleichen, sind aber ebenfalls nicht vollkommen unabhängig von den Umgebungsbedingungen.

Wer sich für einen kabellosen Mähroboter interessiert, sollte deshalb zuerst die Besonderheiten seines Gartens beurteilen. Nicht die aufwendigste Technologie ist automatisch die beste, sondern diejenige, die unter den vorhandenen Bedingungen zuverlässig funktioniert.

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